Gracias a la trasformación digital que ha envuelto al sector financiero y bancario, la gestión de datos mediante el aseguramiento de la calidad (QA) es un proceso que cada día cobra mayor importancia, esto debido a la complejidad y sensibilidad de los datos que poseen. La integridad, seguridad y el cumplimiento normativo frente a esta gestión permite mantener la confianza de los clientes, cumplir con los más altos estándares y protege la estabilidad y reputación de las compañías.  

El QA en este contexto se centra en asegurar que los datos sean precisos, confiables y seguros, permitiendo la toma de decisiones informadas, mitigando los riesgos y aumentando la eficiencia operativa en un sector donde la exactitud y la integridad de los datos son fundamentales para el éxito.  

¿Qué es el Data Quality Assurance? 

El Data Quality Assurance (DQA) o aseguramiento de la calidad de datos, es el proceso por el cual se garantiza que los datos utilizados por una organización sean precisos, confiables, coherentes y adecuados para su propósito previsto. Consiste en aplicar métodos y herramientas con el fin de identificar, corregir y prevenir errores, inconsistencias y deficiencias en los datos, asegurando así su funcionamiento correcto.  

El DQA implica la implementación de estándares, políticas y procedimientos para mantener la calidad de los datos a lo largo de su ciclo de vida, desde la captura y almacenamiento hasta el análisis y la presentación de estos. Aquí te contamos dos de las pruebas de QA que más se utilizan en el sector para gestionar datos: 

• Pruebas de integridad de datos:  

Estas pruebas se centran en garantizar que los datos sean precisos, completos y coherentes. Se verifica si los datos cumplen con ciertas reglas de integridad, como la validación de formatos, la verificación de valores mínimos y máximos, la reconciliación de datos entre diferentes sistemas y la identificación de duplicados o registros faltantes.  

Además, se usan también para validar que el procesamiento de los datos mediante los sistemas que los consumen y modifican, no generen deterioro, es decir, que los nuevos resultados sean coherentes con el fin funcional. 

En el contexto financiero, las pruebas de integridad de datos son cruciales para asegurar que los informes financieros y las transacciones sean precisos y que cumplan con las normativas regulatorias. 

• Pruebas de rendimiento y escalabilidad:  

Estas pruebas evalúan cómo se comportan los sistemas de gestión de datos bajo diferentes cargas de trabajo y condiciones. Se analiza el tiempo de respuesta, la capacidad de procesamiento y la escalabilidad del sistema para manejar grandes volúmenes de datos.  

En el sector financiero, las transacciones pueden ser intensivas en datos y la velocidad es crucial, las pruebas de rendimiento y escalabilidad son esenciales para garantizar que los sistemas puedan funcionar de manera eficiente incluso en momentos de alta demanda. 

Gestión de datos y crecimiento sostenible 

Más allá de los benéficos ya mencionados, la gestión de datos correcta en las empresas también potencia otros factores que les permiten destacar en mercado. Esta gestión es fundamental para fomentar el crecimiento sostenible de las empresas al garantizar la precisión y confiabilidad de los datos utilizados en la toma de decisiones estratégicas.  

Al mantener la integridad de los datos a lo largo de su ciclo de vida, el DQA mejora la eficiencia operativa, reduce los riesgos asociados con decisiones basadas en información incorrecta y aumenta la confianza tanto interna como externa en la empresa. Además, al proporcionar información precisa y oportuna, se facilita la identificación de oportunidades de mejora, optimización de procesos y satisfacción del cliente, lo que contribuye a un crecimiento sostenible a largo plazo alineado con los objetivos y valores de la empresa. 

En conclusión, actualmente los datos son considerados un activo del cual se pueden obtener grandes beneficios, tanto para las compañías que los poseen, como para los clientes que los suministran, por esta razón la gestión de datos por medio del QA es esencial para el éxito empresarial actual.  

Desde la implementación de pruebas de integridad de datos hasta la evaluación de rendimiento y escalabilidad, cada aspecto del QA contribuye a gestionar un ecosistema de datos robusto y confiable. Más allá de estos beneficios tangibles, la gestión de datos adecuada también funciona como motor de crecimiento sostenible para las empresas, alentando la innovación y la optimización de procesos. 

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